１、利益が出る店舗の出店を促進します。

２、資金調達のツールとして活用できます。

３、フランチャイズ加盟開発の提案資料として活用できます。

売上予測システム構築のためには、既存店調査と調査データの分析が必要になります。
店舗数、出店エリア等により価格は異なりますのでお見積りはこちらからお問い合わせください。

売上を予測するために、既存店の売上と立地データを収集します。
店舗の現地調査に先立ち、特殊な立地やオペレーション上に問題がある店舗やオープン間もない店舗等をサンプルから除外します。

既存店のデータ取得用に、店舗の調査フォーマットを作成します。
調査項目は動線、周辺環境、通行量、認知性、物件特性等多岐にわたります。

調査フォーマットを使用し、店舗の立地調査を行います。
人口、小売業販売額、従業者数等の商圏データはGISソフトを用いて収集します。

予測精度を上げるために店舗の業態分析を行い、売上予測式のパラメーターに組み込みます。
【分析例】
商圏範囲・・・顧客の来店範囲を調査し、来店頻度も加味した１次～３次商圏を設定します。
競合分析・・・自店以外に利用する競合店のデータを集計し、店舗間の位置と距離を考慮した上での影響度を算出します。
顧客属性・・・来店客を年齢・性別・職業別に分類し、自店にとっての影響度を分析します。

売上と立地データの相関分析を行い、売上との関係性が高い要素を抽出します。
相関分析とは、2つのデータ間の関係性を数値化する分析手法です。
相関係数は-1から1の間の実数値をとり、1に近いときは正の相関があるといい、-1に近ければ負の相関があるといいます。

相関分析結果をもとに、売上と立地項目の関係性を明らかにし、新店の売上を予測します。
回帰分析とは、あるデータを他のデータの一次式で予測する分析手法です。
ここでは、売上を複数のデータで予測する重回帰分析という手法を用います。

重回帰分析結果から新店の売上予測モデルを作成します。
作成した予測モデルに出店予定物件の現地調査データを当てはめ、売上予測値を算出します。
売上予測値から事業収支のシミュレーションを行い、出店可否を判定します。